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曾江,丘国斌,黄艺英.基于等效算法和解析式拟合的快速配网暂降评估[J].电测与仪表,2020,57(9):26-32.
Zeng Jiang,Qiu Guobin,Huang Yiying.Fast voltage sag assessment of distribution network based on equivalent algorithm and analytical fitting[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2020,57(9):26-32.
基于等效算法和解析式拟合的快速配网暂降评估
Fast voltage sag assessment of distribution network based on equivalent algorithm and analytical fitting
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2020.09.004
中文关键词:  戴维南等效定理  电压暂降  拟合  配网暂降评估
英文关键词:Thevenin
基金项目:
        
作者中文名作者英文名单位
曾江Zeng Jiang华南理工大学电力学院
丘国斌Qiu Guobin华南理工大学电力学院
黄艺英Huang Yiying华南理工大学电力学院
摘要点击次数: 1066
中文摘要:
      随着精密器件和半导体在日常生活和生产的广泛应用,电力用户对电压质量的要求日益趋升。故障引起暂降等电能质量问题不可忽视,为量化短路故障下暂降的风险,通常要对网络作故障的蒙特卡洛模拟,计算量巨大。为提升配网暂降评估的速度,本文提出基于等效计算和解析式拟合的快速算法。先应用采用组合负荷模型的等效算法进行暂降计算,根据计算结果求解解析式形式的拟合函数,并考虑暂降区间不同对用户影响程度差异引入电压关键阈值和最低容忍阈值概念,最后通过积分和加权求和实现快速配网暂降评估。在IEEE33配网系统上进行实验,应用本文算法完成暂降评估的结果与应用蒙特卡洛法模拟结果差异很小,前者在时间上具有明显优势。
英文摘要:
      With the widespreader use of precision devices and semiconductors in daily life and production process, power users have higher requirements for voltage quality.Power quality problems such as sag caused by faults cannot be ignored. To quantify the risk of voltage sags under short-circuit faults, Monte Carlo simulations are usually required, but the amount of calculation is large.In order to accelerate the complete probability sag assessment of distribution network, this paper proposes a fast algorithm based on equivalent calculation and analytical fitting.In this paper, the equivalent algorithm of combined load model is applied to calculate the fault power flow, and the fitting function of the analytical form is solved according to the calculation result. Then the concepts of voltage critical threshold and minimum tolerance threshold are introduced by considering the difference of the degree of influence of the different dip interregional. Finally the assessment is realized by integral and weighted summation.Experiments were carried out on the IEEE33 distribution network system, the difference between the result of applying the algorithm and the one of the Monte Carlo method is extremely little. The former has obvious advantages in time consumption.
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